怎么微调

微调大语言模型的过程涉及多个步骤，包括选择预训练模型、准备数据集、配置微调参数、提交训练任务以及评估和部署模型。以下是基于阿里云平台（如PAI和百炼）的详细操作指南：

1. 选择预训练模型

根据具体任务需求，选择一个合适的预训练模型作为基础。例如： - 通义千问系列（如Qwen2.5-7B-Instruct） - Llama系列（如Llama2） - Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1

在阿里云PAI平台中，您可以通过以下方式选择模型： 1. 登录PAI控制台。 2. 进入Model Gallery页面，浏览并选择目标模型。 3. 单击模型卡片进入模型详情页面。

2. 准备微调数据集

微调数据集的质量直接影响模型性能，因此需要确保数据集与目标任务高度相关且质量高。数据集通常以JSON格式组织，每条数据包含输入（instruction）和输出（output）。例如：

[
  {
    "instruction": "以下文本是否属于世界主题？为什么美国人很少举行阅兵？",
    "output": "是"
  },
  {
    "instruction": "以下文本是否属于世界主题？重磅！事业单位车改时间表已出！",
    "output": "不是"
  }
]

注意事项： - 数据集需上传至OSS存储空间。 - 推荐同时准备训练数据集和验证数据集，用于训练和评估模型效果。

3. 配置微调参数

微调过程中需要设置超参数以优化模型性能。以下是一些关键超参数及其作用： - 学习率（learning_rate）：控制模型权重调整幅度，推荐值为1e-4或1e-5量级。 - 批次大小（batch_size）：一次性送入模型进行训练的数据条数，推荐使用默认值。 - 训练轮数（n_epochs）：模型遍历整个数据集的次数，通常设置为1~3轮。 - 序列长度（max_length）：单条训练数据支持的最大token长度，默认值为2048，推荐值为8192。 - LoRA相关参数（如lora_rank、lora_alpha）：用于高效微调，推荐lora_rank=64。

在PAI平台中，您可以直接在模型详情页面的超参数配置选项中修改这些参数。

4. 提交微调任务

通过PAI控制台提交

1. 在模型详情页面，单击训练按钮。
2. 配置以下内容：
   • 数据集配置：选择训练数据集和验证数据集。
   • 计算资源配置：选择适合的GPU资源（如1卡A10，24GB显存）。
   • 超参数配置：根据任务需求调整学习率、批次大小等参数。
   • 输出路径：指定训练结果保存的OSS路径。
3. 单击训练，提交任务。

通过API或命令行提交

如果您更倾向于使用API或命令行工具，可以参考以下示例：

curl -location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes' \
-header 'Authorization: Bearer '${DASHSCOPE_API_KEY} \
-header 'Content-Type: application/json' \
-data '{
 "model":"qwen-turbo",
 "training_file_ids":[
 "<替换为训练数据集的file_id>"
 ],
 "hyper_parameters":{
 "n_epochs":1,
 "batch_size":16,
 "learning_rate":"1.6e-5"
 },
 "training_type":"sft"
}'

注意：请确保已正确配置API Key到环境变量中。

5. 监控训练过程

• 在PAI平台的任务详情页面，您可以实时查看训练进度、日志信息以及模型评估指标。
• 如果需要查看完整日志，可以通过以下命令获取：

dashscope fine_tunes.stream -j <替换为您的微调任务ID>

或者通过HTTP API查询日志：

curl -location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/<替换为您的微调任务ID>/logs?offset=0&line=1000' \
-header 'Authorization: Bearer '${DASHSCOPE_API_KEY}

6. 评估与测试

训练完成后，使用验证集评估模型性能。如果效果不理想，可以调整超参数重新训练。例如： - 增加训练轮数（n_epochs）。 - 调整学习率（learning_rate）。 - 修改LoRA相关参数（如lora_rank）。

7. 部署微调后的模型

1. 训练完成的模型会自动注册到PAI平台的AI资产-模型管理中。
2. 在模型管理页面，单击部署，配置推理服务名称及资源信息。
3. 部署完成后，您可以通过WebUI或API调用微调后的模型。

重要提醒

• 计算资源成本：微调大型模型需要较高的计算资源，建议根据实际需求选择合适的GPU配置。
• 数据隐私：确保微调数据集符合隐私保护要求，避免敏感信息泄露。
• 超参数调试：超参数的选择对模型性能至关重要，建议多次实验以找到最佳配置。

通过以上步骤，您可以成功完成模型的微调、评估和部署，从而提升模型在特定任务上的表现。